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1、隨著人們生活步入智能化和信息化時(shí)代,移動(dòng)攝像設(shè)備在日常生活中逐漸普及,圖像獲取工具的增多,使得圖像的獲取更加簡(jiǎn)單便捷,同時(shí)也導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)量迅速增大。近年來(lái),用以描述圖像的視覺(jué)特征多種多樣,如何有效利用圖像多個(gè)視覺(jué)特征之間的關(guān)系來(lái)提高海量圖像的聚類(lèi)質(zhì)量,成為當(dāng)前圖像聚類(lèi)算法研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
近年來(lái),能夠處理圖像多個(gè)特征的聚類(lèi)算法可劃分為聚類(lèi)融合和多視角聚類(lèi)兩類(lèi)。其中,聚類(lèi)融合算法首先獲得數(shù)據(jù)的多個(gè)聚類(lèi)劃分,之后使用融合函數(shù)對(duì)已
2、有的聚類(lèi)劃分再次聚類(lèi),得到優(yōu)于原來(lái)聚類(lèi)劃分的結(jié)果。由于聚類(lèi)融合算法過(guò)度依賴基聚類(lèi)而忽略了圖像數(shù)據(jù)的原始特征,當(dāng)基聚類(lèi)的質(zhì)量不夠好時(shí),聚類(lèi)融合算法無(wú)法得到高質(zhì)量的聚類(lèi)結(jié)果。多視角聚類(lèi)算法可以直接處理圖像數(shù)據(jù)的多個(gè)視覺(jué)特征,也即不同視角的圖像數(shù)據(jù),通過(guò)關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)的多個(gè)視覺(jué)特征,獲得比單個(gè)視覺(jué)特征更好的聚類(lèi)結(jié)果。當(dāng)圖像的多個(gè)視覺(jué)特征呈現(xiàn)為高維時(shí),多視角聚類(lèi)算法存在維度災(zāi)難的問(wèn)題。
針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了一種新穎的基于圖像視覺(jué)上下
3、文的多元IB聚類(lèi)算法(Visual Contextual-Information Bottleneck,簡(jiǎn)稱VC-IB)。該算法把數(shù)據(jù)分析視為數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程,在數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程中隨機(jī)選取圖像多個(gè)特征中的一種作為圖像的主信息,其余視覺(jué)特征得到的聚類(lèi)劃分作為視覺(jué)上下文信息。VC-IB算法通過(guò)綜合考慮圖像主信息及其視覺(jué)上下文信息之間的關(guān)系,挖掘出圖像數(shù)據(jù)集中的潛在模式,該方法能夠同時(shí)借鑒聚類(lèi)融合和多視角聚類(lèi)算法的優(yōu)點(diǎn)。VC-IB算法采用兩個(gè)貝葉斯網(wǎng)
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